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   jimi9876的回复  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
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      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
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    </div>
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   <h1>
    jimi9876的回复
   </h1>
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          jimi9876
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              回复的主题
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               <li class="bbp-header">
                <div class="bbp-reply-author">
                 作者
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                <!-- .bbp-reply-content -->
               </li>
               <!-- .bbp-header -->
               <li class="bbp-body">
                <div class="bbp-reply-header" id="post-282437">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2010年1月5日 下午11:36
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/17870/">
                    误差与自变量相关的线性回归分析
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/17870/#post-282437">
                   4 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
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                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   非常感谢两位高人的指正！
                  </p>
                  <p>
                   P2指的是雌性第二次交配（也就是第2父亲）占的后代的比率，由于雌虫个体差异很大，所以选用百分率（没做其它变换），即第二个父亲的后代数是雌虫总后代的比率，这在这一类研究中也是标准的表达方法.
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-269806">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2009年5月4日 上午5:00
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/15125/">
                    请教交配选择问题的分析
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/15125/#post-269806">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
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                <!-- #post-269806 -->
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                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/f1698224cbfc3aea37c59355c49516f4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   期待中
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
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                   2008年3月15日 上午10:30
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9912/">
                    求助，曲线间差异显著性分析  （简单一个问题为什么找不到解答）
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                   10 楼
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                  </a>
                  <br/>
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                   jimi9876
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第8楼[i]hexm26[/i]于[i]2008-03-15 11:06[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    嗯,不错,你用Repeated Measures Model来做也可以.另外,treat*day这个交叉如果是有显著作用的话,你在分析treat的主成分效果时应该把交叉项也带上,也就是说每天的曲线效果是不同的.在曲线有明显不同斜率的情况下,笼统的说treat的总效果是没有意义的.具体如何实现,你可以通过Contrast来做,比如说treat 1 -1 0 treat*day 1 0 0 -1 0 0 0 0 0.不一定准确,大概是这个样子的,你自己去试吧.
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   真是学无止境，非常感谢您的决定性指导！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
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                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年3月14日 上午11:34
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第6楼[i]hexm26[/i]于[i]2008-03-13 09:13[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    原因很简单，你的问题开始说的是3条曲线都是下降的，所以我给你的模型中Day是个连续变量，用lsmeans treat / adjust = TUKEY其实比较的是一个平均值。你刻意更改的数据明显是3条曲线的平均值完全想同。
                    <br/>
                    既然你改了题目，分析也要相应的改动，设置一个新的变量Dayc=Day，但Dayc是离散变量，将它放在Class和Model命令行里。然后用Contrast或Estimate分析每天的曲线差异。记得SAS的Help文件里面有个类似的例子。我现在手边没有SAS，你自己改改把结果贴上来，我们一起来分析。如果我的估计没错的话，3天T2和T1（T3）的差别有，但都不显著。
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   非常感谢，实在非常感谢！看了不少书，确实是用contrast两两比较，编了个程序，还请指正
                  </p>
                  <p>
                   data insect;
                   <br/>
                   input Treat $ Day Insect Response;
                   <br/>
                   datalines;
                   <br/>
                   T1   1   1   15.58
                   <br/>
                   T1   1   2   14.69
                   <br/>
                   T1   1   3   14.01
                   <br/>
                   T1   2   1   13.01
                   <br/>
                   T1   2   2   12.12
                   <br/>
                   T1   2   3   11.43
                   <br/>
                   T1   3   1   10.8
                   <br/>
                   T1   3   2   10.2
                   <br/>
                   T1   3   3   9.825
                   <br/>
                   T2   1   4   15.313
                   <br/>
                   T2   1   5   13.22
                   <br/>
                   T2   1   6   12.04
                   <br/>
                   T2   2   4   10.833
                   <br/>
                   T2   2   5   9.753
                   <br/>
                   T2   2   6   8.973
                   <br/>
                   T2   3   4   8.277
                   <br/>
                   T2   3   5   7.167
                   <br/>
                   T2   3   6   6.669
                   <br/>
                   T3   1   7   11.313
                   <br/>
                   T3   1   8   9.22
                   <br/>
                   T3   1   9   8.04
                   <br/>
                   T3   2   7   6.833
                   <br/>
                   T3   2   8   5.753
                   <br/>
                   T3   2   9   4.973
                   <br/>
                   T3   3   7   4.277
                   <br/>
                   T3   3   8   3.167
                   <br/>
                   T3   3   9   2.669
                   <br/>
                   ;;;;
                  </p>
                  <p>
                   proc mixed data=insect;
                   <br/>
                   class treat day insect;
                   <br/>
                   model Response = treat day treat*day;
                   <br/>
                   repeated day /  sub=insect type=un r rcorr;
                   <br/>
                   contrast 'treat T1  vs T2 intercept' treat 1 -1 0;
                   <br/>
                   contrast 'treat T1  vs T2 slope' day 1  -1 0;
                  </p>
                  <p>
                   run;
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-244799">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年3月13日 上午12:00
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
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                   </a>
                  </span>
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                   6 楼
                  </a>
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                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-244799 -->
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                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/f1698224cbfc3aea37c59355c49516f4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第4楼[i]hexm26[/i]于[i]2008-03-12 09:12[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    用随机系数模型（Random Coefficients Model）吧：
                    <br/>
                    data insect;
                    <br/>
                    input Treat $ Day Insect Response;
                    <br/>
                    datalines;
                    <br/>
                    T1    1    1    15.58
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   非常感谢！虽然我不懂sas，但用mixed 或repeat模型应该是对的，但用lsmeans treat / adjust = TUKEY做成对比较似乎有问题，比如我对数据做了调整，让T1与T3相同，即随时间下降，而T2则随时间上升：
                   <br/>
                   Treat    Day    Insect    Response
                   <br/>
                   T1    1    1    15.58
                   <br/>
                   T1    1    2    14.69
                   <br/>
                   T1    1    3    14.01
                   <br/>
                   T1    2    1    13.01
                   <br/>
                   T1    2    2    12.12
                   <br/>
                   T1    2    3    11.43
                   <br/>
                   T1    3    1    10.8
                   <br/>
                   T1    3    2    10.2
                   <br/>
                   T1    3    3    9.825
                   <br/>
                   T2    1    4    9.825
                   <br/>
                   T2    1    5    10.2
                   <br/>
                   T2    1    6    10.8
                   <br/>
                   T2    2    4    11.43
                   <br/>
                   T2    2    5    12.12
                   <br/>
                   T2    2    6    13.01
                   <br/>
                   T2    3    4    14.01
                   <br/>
                   T2    3    5    14.69
                   <br/>
                   T2    3    6    15.58
                   <br/>
                   T3    1    7    15.58
                   <br/>
                   T3    1    8    14.69
                   <br/>
                   T3    1    9    14.01
                   <br/>
                   T3    2    7    13.01
                   <br/>
                   T3    2    8    12.12
                   <br/>
                   T3    2    9    11.43
                   <br/>
                   T3    3    7    10.8
                   <br/>
                   T3    3    8    10.2
                   <br/>
                   T3    3    9    9.825
                  </p>
                  <p>
                   则结果为
                   <br/>
                   Null Model Likelihood Ratio Test
                  </p>
                  <p>
                   DF    Chi-Square      Pr &gt; ChiSq
                  </p>
                  <p>
                   2         22.47          &lt;.0001
                  </p>
                  <p>
                   Type 3 Tests of Fixed Effects
                  </p>
                  <p>
                   Num     Den
                   <br/>
                   Effect         DF      DF    F Value    Pr &gt; F
                  </p>
                  <p>
                   Treat           2       9      94.84    &lt;.0001
                   <br/>
                   Day             1       6     148.35    &lt;.0001
                   <br/>
                   Day*Treat       2       9     593.40    &lt;.0001
                  </p>
                  <p>
                   Least Squares Means
                  </p>
                  <p>
                   Standard
                   <br/>
                   Effect    Treat    Estimate       Error      DF    t Value    Pr &gt; |t|
                  </p>
                  <p>
                   Treat     T1        12.4072      0.4100       9      30.26      &lt;.0001
                   <br/>
                   Treat     T2        12.4072      0.4100       9      30.26      &lt;.0001
                   <br/>
                   Treat     T3        12.4072      0.4100       9      30.26      &lt;.0001
                  </p>
                  <p>
                   Effect   Treat   _Treat   Estimate      Error     DF   t Value   Pr &gt; |t|   Adjustment      Adj P
                  </p>
                  <p>
                   Treat    T1      T2       6.52E-15     0.5798      9      0.00     1.0000   Tukey          1.0000
                   <br/>
                   Treat    T1      T3       -947E-17     0.5798      9     -0.00     1.0000   Tukey          1.0000
                   <br/>
                   Treat    T2      T3        -16E-15     0.5798      9     -0.00     1.0000   Tukey          1.0000
                  </p>
                  <p>
                   此成对比较显然与上述结果矛盾，还请您多多指教，十分感谢！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-244562">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年3月11日 上午11:27
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9912/">
                    求助，曲线间差异显著性分析  （简单一个问题为什么找不到解答）
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9912/#post-244562">
                   4 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-244562 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-998 bbp-parent-topic-9912 bbp-reply-position-4 user-id-32827 topic-author post-244562 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/f1698224cbfc3aea37c59355c49516f4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]hexm26[/i]于[i]2008-03-11 11:16[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    信息不全！你的第一行的15.58和第四行的13.01来自同一个昆虫吗？
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   这回前了，Insect一列是昆虫编号,谢谢，还请多多指教！
                  </p>
                  <p>
                   Treat    Day    Insect    Response
                   <br/>
                   T1    1    1    15.58
                   <br/>
                   T1    1    2    14.69
                   <br/>
                   T1    1    3    14.01
                   <br/>
                   T1    2    1    13.01
                   <br/>
                   T1    2    2    12.12
                   <br/>
                   T1    2    3    11.43
                   <br/>
                   T1    3    1    10.8
                   <br/>
                   T1    3    2    10.2
                   <br/>
                   T1    3    3    9.825
                   <br/>
                   T2    1    4    15.313
                   <br/>
                   T2    1    5    13.22
                   <br/>
                   T2    1    6    12.04
                   <br/>
                   T2    2    4    10.833
                   <br/>
                   T2    2    5    9.753
                   <br/>
                   T2    2    6    8.973
                   <br/>
                   T2    3    4    8.277
                   <br/>
                   T2    3    5    7.167
                   <br/>
                   T2    3    6    6.669
                   <br/>
                   T3    1    7    11.313
                   <br/>
                   T3    1    8    9.22
                   <br/>
                   T3    1    9    8.04
                   <br/>
                   T3    2    7    6.833
                   <br/>
                   T3    2    8    5.753
                   <br/>
                   T3    2    9    4.973
                   <br/>
                   T3    3    7    4.277
                   <br/>
                   T3    3    8    3.167
                   <br/>
                   T3    3    9    2.669
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-244061">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年3月4日 下午9:57
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9809/">
                    求助，昆虫产卵趋势分析
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9809/#post-244061">
                   3 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-244061 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-9809 bbp-reply-position-3 user-id-32827 topic-author post-244061 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/f1698224cbfc3aea37c59355c49516f4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]shdmimi[/i]于[i]2008-03-04 15:11[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    用两因素方差分析吧
                    <br/>
                    SAS结果:
                    <br/>
                    Source                      DF        Anova SS     Mean Square    F Value    Pr &gt; F
                    <br/>
                    treat                        2         19.811013          9.905507        0.96    0.3946
                    <br/>
                    day                          2     1108.556934      554.278467      53.94    &lt;.0001
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   谢谢，但我这里只是给出了部分数据，有的处理后是随时间上升的，就算几种处理都随时间下降，那哪个下降的更快呢，用哪种方法分析处理之间显著性呢？谢谢
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-242074">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年1月18日 下午11:53
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9397/">
                    求助一实验分析方法
                   </a>
                  </span>
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                   9 楼
                  </a>
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                </div>
                <!-- #post-242074 -->
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                  </a>
                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第7楼[i]hunter[/i]于[i]2008-01-18 11:56[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    又，你划分的block我认为没有用！
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   block sure has problem, thank you so much!
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                 <div class="bbp-meta">
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                   2008年1月17日 上午8:11
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9397/">
                    求助一实验分析方法
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9397/#post-241960">
                   5 楼
                  </a>
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                </div>
                <!-- #post-241960 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-9397 bbp-reply-position-5 user-id-32827 topic-author post-241960 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第3楼[i]hunter[/i]于[i]2008-01-17 11:43[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    我认为，只用male weight 和 sperm number 作自变量来做回归分析应该用logistic回归，因为sperm number 是离散变量，可以用发生1、2次的概率作为因变量，估计结果可以满足你的要求。
                    <br/>
                    即使考虑block, male weight ，以sperm number 作自变量来做回归分析属于含有定性变量（block）的回归分析也可以。
                    <br/>
                    你的数据很有意义的，可以充分挖掘包含的信息。
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   谢谢！
                   <br/>
                   我用male weight 和 sperm number 作自变量来做logistic回归分析发现model显著，但两个因子都不显著，只用male weight 或 sperm number 两者都显著，该怎么解释，要怎么分析才对！谢谢
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-241767">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年1月14日 下午8:08
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9397/">
                    求助一实验分析方法
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9397/#post-241767">
                   3 楼
                  </a>
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                 </div>
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                </div>
                <!-- #post-241767 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-9397 bbp-reply-position-3 user-id-32827 topic-author post-241767 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]hunter[/i]于[i]2008-01-14 18:31[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    我认为：block是按照male wight划分的，因此，按照block作方差分析显著好理解。male wight是连续变量，你只能做回归分析。我感觉你是把方差分析与回归分析结果放在一起讨论了。
                    <br/>
                    另外，回归分析完全有可能由于别的变量的引入，原来显著的变量又不显著，这多是由于引入的变量与原来变量高度相关。
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   谢谢，你说的很有道理
                  </p>
                  <p>
                   male weight 与 sperm number 确实高度相关，如果不考虑block, 只用male weight 和 sperm number 作自变量来做回归分析应该怎样做，谢谢！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-240453">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年12月24日 下午10:16
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9064/">
                    请教非正态数据分析
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9064/#post-240453">
                   11 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
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                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-240453 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-998 bbp-parent-topic-9064 bbp-reply-position-11 user-id-32827 topic-author post-240453 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第9楼[i]rtist[/i]于[i]2007-12-21 07:25[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    you can check the (a rather incomplete list):
                   </p>
                   <p>
                    mean function: is it linear to the covariate? if not, what kind of relationship? is the relationship the same across the treatment? etc.
                   </p>
                   <p>
                    variance function: is it constant across the treatment? is it constant over the range of the mean function? if not, what kind of relationship? is it constant over the covariate? if not, what kind of relationship? etc.
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   so much thank you!
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-240452">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年12月24日 下午10:09
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9112/">
                    求助数量变换
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9112/#post-240452">
                   3 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-240452 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-9112 bbp-reply-position-3 user-id-32827 topic-author post-240452 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/f1698224cbfc3aea37c59355c49516f4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]timex1441[/i]于[i]2007-12-21 19:30[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    平移极差变换+logit变换
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   能否具体点，本人实在统计学知识贫乏，不胜感激!
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                   2007年12月20日 下午11:11
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                   9 楼
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                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第7楼[i]rtist[/i]于[i]2007-12-20 14:03[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    I suggest to plot the data before any models, like 笑权's, are fitted. The problem is easy to see.
                    <br/>
                    In R, at least a conditional scatter plot is needed:
                   </p>
                   <p>
                    library(lattice)
                    <br/>
                    xyplot(response~covariate|treat,data=your.data.frame.here)
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   请问data plot 后大概怎么看呢，请原谅本人对统计学一知半解，多谢各位高人隐士热心资助，
                  </p>
                  <p>
                   谢谢
                  </p>
                  <p>
                   ！！！！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年12月19日 下午11:00
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
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                    请教非正态数据分析
                   </a>
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                   4 楼
                  </a>
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                <!-- #post-240037 -->
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]王笑权[/i]于[i]2007-12-19 17:19[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    好难啊！即使是刘勤，金丕奂的《分类数据的统计分析和SAS编程〉P87的ancova例子也没讲道如何按上述要求作成对分析呀
                    <br/>
                    搓一下吧！
                    <br/>
                    data cos;
                    <br/>
                    input g $ c r;
                    <br/>
                    cards;
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   真的是太感谢了！但能否简单解释一下程序，还有英文中这叫什么方法，谢谢！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年11月30日 下午9:54
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/8815/">
                    请教回归分析回归分析
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/8815/#post-238751">
                   3 楼
                  </a>
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                 </div>
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                 <div class="bbp-reply-author">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/32827/" rel="nofollow" title="查看jimi9876的档案">
                   jimi9876
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第1楼[i]hongtianli[/i]于[i]2007-11-30 11:01[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    兄弟认为：多重线性回归结果中仅给出了自变量的直接效应，可以用标化回归系数大小来反映变量贡献的大小。至于两个因子间差异是否显著没有太大意义。
                   </p>
                  </blockquote>
                  <p>
                   但我们生物学文章中一般都要求比较哪个作用更大，而且要检测是否明显大，有人是这样做的，还给出了chi-squre  值，p 值，但不知用什么方法。Thank you!
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
               </li>
               <!-- .bbp-body -->
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                <div class="bbp-reply-author">
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               </li>
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        </footer>
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